雖然今年以來中國汽車市場銷量有下滑趨勢,但汽車的電子化進程卻并未發生改變,未來汽車中將會有更多電子化的產品,這包括汽車信息娛樂系統、輔助駕駛、車聯網、自動駕駛等等。目前,不管是傳統汽車制造商,還是造車新勢力,都將自動駕駛作為其未來車型的重要發展方向。
而汽車的電子化,離不開半導體廠商的支持,最近半導體公司恩智浦在青島舉辦了一場圍繞技術的交流與分享活動,會后恩智浦資深副總裁兼首席技術官Lars Reger接受了媒體采訪,他透露了恩智浦在汽車領域的布局和對自動駕駛的看法。
圖1:恩智浦資深副總裁兼首席技術官Lars Reger(右)與恩智浦大中華區汽車電子首席技術官呂浩(左)。
完全自動駕駛至少還需要五年
在Lars Reger看來,現在談完全自動駕駛,即L5級自動駕駛,還為時尚早,至少還需要5年以上的時間。雖然一直以來,恩智浦都在從事自動駕駛方面的研究,但目前主要還是在L3和L4級自動駕駛方面,在這兩個級別,開始有一些比較成熟的解決方案出來了。特別是L3級自動駕駛,可以說是已經相當成熟了,一些國家也已經對允許多大程度的自動駕駛汽車上路開始了立法工作。未來一兩年內L3級別的自動駕駛應該就會普及開來。
但L4及后面的L5級自動駕駛則需要等待更長時間,因為要實現全路況、全天候的自動駕駛,目前難度很大。一是因為城市和鄉間的路況非常復雜,二是目前的技術還不能支撐L5級別的自動駕駛,三是目前人們的需要也沒有那么迫切。
L3級別的自動駕駛對普通人而言即可適用,但L4、L5級別的自動駕駛更多的是偏向出租車公司這類的商業用途,對普通用戶的吸引力其實并不大。
技術方面關鍵在傳感器
講到L5級自動駕駛系統落地的挑戰,Lars Reger認為一個關鍵難點就是傳感器。“過去很多自動駕駛車的路測出現了嚴重的車禍,原因在于傳感的功能不夠強,所以在開車的過程中沒有注意到行人或者誤判了對象。因此,我們需要讓傳感器做到非常完善的程度,像人的感官一樣。”
在他看來,自動駕駛汽車至少要配備三個類型的傳感器:第一個類型是人在駕車時,身體感知的一些勢能、動能,如轉向和壓力;第二個類型是駕駛員能看到的視線范圍所及的路徑,它可以涉及三類,激光雷達、雷達、攝像頭,就像人的眼睛能看到的視線一樣;第三個類型是人現在不具備的,就是在視線以外車跟車之間的通訊。
他舉例說,“一個人駕駛的車即將要到一個十字路口,另外一個方向有一輛救護車即將趕到,路燈可能會立刻變紅,駕駛員需要緊急剎車而不能再向前行駛。但有了傳感之后,救護車在開近之前就能告訴駕駛員的車,汽車就可以提前做好準備,避免出現緊急剎車的意外情況,這是人眼看不到的傳感。”
據Lars Reger介紹,恩智浦在這三個領域都有技術和產品的儲備,包括動能、勢能,還有微處理單元,服務于攝像頭和雷達系統。最近,大眾高爾夫8代最新的量產車也是發布了一款片上系統車聯網的芯片,能夠實現剛才講到的第三種類別的傳感。
在傳感器融合方面,恩智浦S32G的姊妹產品,如S32R雷達產品,能實現一些傳感器數據的融合。除此之外,“我們也有做傳感器數據前端的融合,這些信息通過以太網的光纖輸送到BlueBox的平臺上,然后在功能安全性和AI加速這兩塊傳感的信息能夠進行融合。” Lars Reger表示。
“關于預融合,正如人腦,如果在路上的自動駕駛車的雷達、攝像頭都看到了前面有路障,那它肯定就會執行一個緊急制動的操作,之后才會啟動策略的思考,研究到底前面的車是擁堵的車還是停在路邊的車,并確定是否繞過去。”他進一步指出。
他還指出了業界一個普遍的誤解,那就是認為自動駕駛車就是輪子上的智腦,“實際并非這樣,在輪子跟智腦之間還有車身,正如人還有軀干一樣,軀干會做出一些應激反應,會有保證安全的機制。車身的硬件、基礎設施也可以有這樣的效果保證安全駕乘,同時能讓自動駕駛的成本較低。”
除了自己的傳感器,恩智浦也投資了一些傳感器廠商,比如,今年上半年,恩智浦與南京隼眼電子科技有限公司(簡稱“隼眼”)簽署了戰略合作伙伴與投資協議。隼眼是依托東南大學毫米波國家重點實驗室成立的一家創業公司,在77GHz雷達領域擁有深厚的專業知識和高素質的工程人才。恩智浦認為,77GHz汽車雷達傳感器將對ADAS下一階段的發展起到關鍵作用,發展為成像雷達后,可結合攝像頭與V2X技術,取代激光雷達。
另外,在芯片方面,Lars Reger也覺得目前的AI芯片性能和功耗都還不能滿足自動駕駛的需求,未來3nm的AI芯片出現時,可能才能實現L5級自動駕駛。
技術之外,還與環境密切相關
除了上面提到的一些技術難點,還與社會環境密切相關,Lars Reger舉例說,他們在自動駕駛路測時在很多地方都碰到了一個情況,那就是總有些年輕人看到自動駕駛車過來后,會故意擋在汽車的前面,反復幾次汽車就被困在了路中間。因此,如果目前要做到車里面完全沒有駕駛員,那么就沒有辦法把這些路測完全順利地開展下去。
他認為在中國會有不同的結果,因為中國的城市有非常嚴格的社會監控體系,相比歐洲各地的監控都要更加普及,對于上述有類似行為的人,可能會有相應的處罰。因此,Lars Reger認為,一方面自動駕駛的機器人要學好這些培訓的內容,另一方面路測需要時間,也需要一個良好的社會監管環境。因此,他認為中國可能會更快實現完全自動駕駛。
恩智浦的努力
在自動駕駛方面,恩智浦其實一直都有投入,比如他們的開發平臺Bluebox,其中包含了一系列芯片產品,包括S32處理器,還有一些比較高性能的AI加速器。
“我們在2015年跟飛思卡爾合并之后就著手進行自動駕駛領域的投入,我們計劃收購Marvell的藍牙和WiFi的業務,還自主研發了包括UWB在內的多種技術,這些都是發力自動駕駛而進行的技術儲備。因此恩智浦在業界成為唯一一家能夠為汽車行業實現電動化、互聯以及安全自動駕駛提供相應半導體技術和系統級解決方案支持的企業,而且我們能實現90%以上芯片的自研發和自生產。” Lars Reger表示。
恩智浦正在把其他行業的一些創新思路復制到汽車行業,同時也把汽車行業的用例推廣到其他市場。Lars Reger舉例說,“比如UWB芯片,我們現在將其引入到汽車電子中以實現對汽車行業應用的創新,現在我們也已經看到UWB的芯片應用在手機端就可以實現更強大的連結功能,包括與汽車、手機以及與鑰匙、密鑰等系統的融合。“
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